■東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)

東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。

先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。

下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に用いている2つの人流データのうちの片方に今回、過去の全期間にわたって「繁華街滞留人口の推定方法をバージョンアップしました」という大幅な更新がありました。本日得られる最新データに基づけば、よりよい精度で予測できたものと思われますが、今後の予測精度も向上することが期待できます。また、もう片方の人流データについても、これまでの予測では新宿駅500mの平均人口を活用してきましたが、今回から渋谷駅500mを追加しました。ワクチンの普及とともに感染者の主流が若者に偏りつつあるため、より若い渋谷の街の代表性が高まってきたと考えました。実際のデータも、新宿に比べれば先週の下振れをある程度説明できるものとなっています。

今週は、緊急事態宣言明けの大幅な人流増が感染者として現れてくる週であり、かつデルタ株も2000人規模とかなりの影響を与えてくるため、これまでにない急激な増加が予想されます。また、人流に直接現れない、酒類の提供緩和の影響も考えられます。いっぽうで、5週先として追加した～8月08日の週では、都民の緊張の一層の高まりを前提として、ようやくデルタ株を減らせるレベルになる予測です。ただ、このあたりはオリンピックの物理的・心理的な影響や、どこかで出されるであろう再度の緊急事態宣言の内容にも影響を受けるため、上下ともに大きく変動しうると思います。

今回から、重症者数の予測も追加したかったのですが、まだデータが不足していると判断して見送りました。ただ、この1週間ほどは、ワクチンの効果で高齢者の感染が減りつつあるにもかかわらず、それを上回る勢いで重症者が増えていて、もしこれがデルタ株の重症化率によるものだとすれば、今後の急増が懸念されます。なお、ワシントン大学の報告の更新により、デルタ株に対するファイザー製ワクチンの感染防止効果は 82% から 77% に改めました。

今回の予測 (7月5日版)

参考: 過去の予測 (6月28日版)

参考: 過去の予測 (6月21日版)

※ 重症は日曜時点の重症者数。個人単位の重症化や回復、死亡などによって大きく上下するが、大まかな推移の目安として示した。
※ L452R は主にデルタ株、N501Y は主にアルファ株。
※ 赤色で示した予測のうち、最初の2週は2種類の現実値に基づくが、3週目は1種類の現実値、続く4、5週目は「予測値に基づく予測」のため、精度は劣る。
※ 日ごとの予測はイメージしやすいように添えているだけで、週の合計から割り振った参考値。また、祝日による増減は考慮していない。予測した日の週は当日月曜のみ実測値で、週全体の予測値とは数を合わせていない。

今回の予測に用いた条件

• アルファ株の感染力は従来株に対して前週比で 1.53倍 (東京都の実績)、デルタ株はアルファ株に対して 1.93倍 とする (イギリスの報告)

• 都民のワクチン接種をすべてファイザー製とみなし、発症ではなく感染の防止効果を、対従来株で 92%、対アルファ株で 86%、対デルタ株で 77% とする (ワシントン大学の報告など) ※ワクチンを接種した都民は、効果が現れてからは他人との接触機会を 1.5倍 に増やすものとする。また、ワクチンの効果は1回目の接種から2週間で現れ始め、4週間目に完成し(国立感染症研究所の報告など)、その後は変わらず維持するものとする。
• 東京でのワクチン接種は 1日10万回 ペースで、1回目の接種と2回目の接種で5万回ずつという内訳に収束するものとする ※ 6月20日までの実績は9万4000回。
• ある週の感染者数の変異株ごとの前週比は、「3週前の感染者数の最大値」と「2週前の人流」に応じて変動するものとする ※それぞれの値とアルファ株の前週比で散布図を描き、それぞれの近似曲線に対して矛盾が最小になるように推定した。
• 現時点までの各変異株の実数は、都の報告からの推計に基づく
• さらに詳しくは→ 感染者数予測の解説

いただいた反応への補足

• 予測が外れた際に「予測の精度が高いはずだから現実がおかしい」といったような反応もありましたが、それは考えすぎです。
• 大阪も予測してほしいという要望は、なかなかむずかしいです。まず統計の支えとなる人口規模。そして人口規模を差し引いてもなお変異株データにバラツキが大きく、おそらく府の統計的な配慮が東京に比べて劣っています。その変異株データも、まともな形式で公開されるのは東京より1週遅れた水曜の厚労省資料を待たねばなりません。人流データも LocationMind と Agoop の2種類のうち、前者はやはり厚労省資料の公開待ちです。ただ、人口規模を除けばいずれも本来は存在するはずのデータですから、原理的には予測可能なはずです。
• わたしが行っている予測の方法について、もう少し詳しく解説した記事を書きました→ 感染者数予測の解説
• 余力があれば、これまでの政府の専門家会議などで出された予測などについての記事も書きたいと思っています。
• おかしやギフト券、寄付をたくさんありがとうございます。おかしリストの内容から不健康説が出てしまいましたが、たまにおいしくいただくだけなので、ご安心ください。「欲しいものリストがお菓子ばかりで和んだ」「欲しいものリストがかわいい…」←こういう反応です、欲しかったのは。PayPal | Amazonほしい物リスト

東京都資料: 変異株スクリーニングの状況

https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/hodo/index.html

都内主要繁華街における滞留人口モニタリング

https://www.igakuken.or.jp/r-info/monitoring.html

新型コロナウイルス拡散における人流変化の解析

https://www.agoop.co.jp/coronavirus/



Permalink | 記事への反応(15) | 21:25

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